2023電梯永磁同步驅(qū)動主機故障診斷導(dǎo)則

電梯永磁同步驅(qū)動主機故障診斷導(dǎo)則目 次前 言 II范圍 1規(guī)范性引用文件 1術(shù)語和定義 1故障數(shù)據(jù)采集 2診斷流程 2后期處置 4附錄A（資料性）人工智能網(wǎng)絡(luò)模型的建立 5附錄B（資料性）特征頻率的計算 7參考文獻 9I電梯永磁同步驅(qū)動主機故障診斷導(dǎo)則范圍本文件規(guī)定了電梯永磁同步驅(qū)動主機故障診斷的故障數(shù)據(jù)采集、診斷流程和后期處置。6.0m/s的電梯永磁同步驅(qū)動主機故障診斷。規(guī)范性引用文件（包括所有的修改單適用于本文件。GB/T10068—2020軸中心高為56mm及以上電機的機械振動振動的測量、評定及限值GB/T29716.3機械振動與沖擊信號處理第3部分：時頻分析方法GB/T31821—2015電梯主要部件報廢技術(shù)條件術(shù)語和定義下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1電梯永磁同步驅(qū)動主機故障faultofpermanentmagnetsynchronousliftmachine電梯本體不能識別的永磁同步驅(qū)動主機故障，包括主軸故障、軸承故障、永磁體故障、匝間斷路故障等。3.2遷移診斷模型transportdiagnosismodel基于遷移學(xué)習(xí)機制建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型。3.3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備datapreparation合理截取采樣得到的一維時間序列信號并轉(zhuǎn)換為二維圖片，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入。3.4遷移學(xué)習(xí)transporttraining在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用域自適應(yīng)層與域分類器來進行域自適應(yīng)學(xué)習(xí)，利用源域數(shù)據(jù)訓(xùn)練基本特征提取及分類網(wǎng)絡(luò)后使用源域與目標(biāo)域數(shù)據(jù)共同訓(xùn)練特征遷移層，實現(xiàn)對目標(biāo)域數(shù)據(jù)的分布適配。故障數(shù)據(jù)采集采集位置電梯永磁同步驅(qū)動主機故障數(shù)據(jù)的采集應(yīng)在特定位置進行，包括但不限于：1——振動信號：采集點應(yīng)包括電梯永磁同步驅(qū)動主機主軸的軸向以及相互垂直的徑向，具體位置可參照GB/T10068—2020中7.2的要求?！娏餍盘枺翰杉c應(yīng)在變頻器輸出端至電梯永磁同步驅(qū)動主機進線端之間。質(zhì)量要求采集到的電流及振動數(shù)據(jù)應(yīng)至少達到以下要求：——進行必要的數(shù)據(jù)預(yù)處理，如異常值剔除、降噪等；——信噪比不得低于30dB；16Bit；100Hz。采集所使用的傳感器應(yīng)通過計量檢定和校準(zhǔn)，并在有效期內(nèi)使用。診斷流程診斷方法人工智能分析34.1制造單位推薦方法信號分析34.1動信號和電流信號，采取降噪、濾波、時頻變換等措施對頻譜、功率譜等進行分析，具體可參照GB/T29716.3拆機檢查（如電動葫蘆2故障分類本文件所述的故障分類情況見表1。表1電梯永磁同步驅(qū)動主機故障分類故障類別故障描述故障代號主軸故障主軸磨損、偏心、受撞擊等S軸承故障軸承磨損、配合松動、點蝕等B永磁體故障因高溫等造成永磁體的磁感應(yīng)強度減弱M匝間斷路故障匝間線圈被異物割破導(dǎo)致斷路C故障判定人工智能分析模型的預(yù)訓(xùn)練10GB/T29716.3或其他等效方法將一維時間序列信號轉(zhuǎn)換為二維圖像信號作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入源。利用在試驗臺架上人為設(shè)置的故障數(shù)據(jù)，在符合5.1.2規(guī)定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上進行訓(xùn)練，當(dāng)檢測準(zhǔn)確率達到95%以上時，停止訓(xùn)練并保存模型參數(shù)。5.1.280%以上時，停止訓(xùn)練并保存模型參數(shù)。智能診斷在電梯永磁同步驅(qū)動主機現(xiàn)場采集符合5.1.2的振動信號和電流信號，通過適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)準(zhǔn)備成為圖片，輸入至預(yù)訓(xùn)練模型進行遷移學(xué)習(xí)完成故障診斷的計算，得出診斷結(jié)果。制造單位推薦方法故障判定標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)參照電梯制造單位的出廠檢驗標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行。信號分析主軸故障軸承故障——內(nèi)圈旋轉(zhuǎn)頻率；3——外圈旋轉(zhuǎn)頻率；軸承各特征頻率的計算方法見附錄B。永磁體故障匝間斷路故障拆機檢查把電梯驅(qū)動主機拆開后：——目測軸承內(nèi)圈、外圈、滾動體等部位的損傷情況，判斷軸承是否磨損等失效；——目測主軸的磨損情況，判斷主軸是否磨損；——采用專業(yè)儀器分別測量各磁鋼的磁感應(yīng)強度，判斷各磁鋼是否退磁；——目測匝間線圈完好情況，判斷是否存在匝間斷路；——觀察驅(qū)動主機其他部位的情況，判斷是否還存在其他的故障。后期處置按GB/T31821—2015中4.2的要求進行報廢處理。修理判定為電梯永磁同步驅(qū)動主機匝間斷路故障時，宜采取整體更換驅(qū)動主機的方式進行修理。判定為電梯永磁同步驅(qū)動主機的其他故障時，宜按照制造單位推薦方法進行修理。4附錄A（資料性）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的選擇注：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一種專門用來處理具有類似網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)賦予非線性的激活函數(shù)，以及對網(wǎng)絡(luò)進行降采樣及賦予其局部不變性的池化層。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立考慮到電梯永磁同步驅(qū)動主機在處于不同故障模式下的振動信號產(chǎn)生的低頻和高頻信息有明顯的——采用3個卷積層、3個全連接層、3個池化層；——采用由一層大卷積核和三層小卷積核堆疊而成的一維卷積核；——損失函數(shù)采用交叉熵損失函數(shù)；——優(yōu)化函數(shù)采用自適應(yīng)動量的隨機優(yōu)化算法；采用上述方式建立的卷積層、全連接層以及網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)如圖A.1、圖A.2以及圖A.3所示。圖A.1卷積層圖A.2全連接層5圖A.3網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)圖預(yù)訓(xùn)練模型的構(gòu)建及訓(xùn)練32、學(xué)習(xí)率0.00195%以上。構(gòu)建域自適應(yīng)結(jié)構(gòu)的域分類器，將目標(biāo)域與源域數(shù)據(jù)隨機按1:1比例混合構(gòu)建數(shù)據(jù)集，若目標(biāo)域1.3:101，添加領(lǐng)域6附錄B（資料性）符號下列符號用于電梯永磁同步驅(qū)動主機的計算公式（B.1）~公式（B.6）。n——額定轉(zhuǎn)速，r/min；D——軸承的節(jié)徑，mm；d——滾動體的直徑，mm；α——接觸角，rad；z——滾動體個數(shù)；P——磁極對數(shù)。fr

nfr60n

……（B.1）軸承fi

fzfr(1dcos)

……（B.2）i 2 Df0

fzfr(1-dcos)

……（B.3）0 2 Dfb

f